Отрывок: Анализ методов сжатия с постоянным порогом показывает, что нет зависимости получаемых областей покрытия от нормы эталонных пикселей. Рисунок 3. Изображения областей пикселей различных классов эквивалентности K(E, A, Δ) при сжатии ГСИ с фиксированным порогом. Рисунок 4. Изображения областей пикселей разных классов эквивалентности K(E, A, Δ) при сжатии ГСИ с адаптивном порогом. Теперь рассмотрим методы сжатия при использовании адаптивн...
Название : Геометрические аспекты корреляционно-экстремальных методов распознавания объектов и сжатия ГСИ
Авторы/Редакторы : Лебедев Л. И.
Дата публикации : 2020
Библиографическое описание : Лебедев, Л. И. Геометрические аспекты корреляционно-экстремальных методов распознавания объектов и сжатия ГСИ / Л. И. Лебедев // Информационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2020) : сб. тр. по материалам VI Междунар. конф. и молодеж. шк. (г. Самара, 26-29 мая) : в 4 т. - Тек / М-во науки и образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т систем обраб. изобр. РАН - фил. ФНИЦ "Кристаллография и фотоника" РАН. - 2020. - Т. 2. - С. 299-307
URI (Унифицированный идентификатор ресурса) : http://repo.ssau.ru/handle/Informacionnye-tehnologii-i-nanotehnologii/Geometricheskie-aspekty-korrelyacionnoekstremalnyh-metodov-raspoznavaniya-obektov-i-szhatiya-GSI-85275
Другие идентификаторы : RU\НТБ СГАУ\441522
Ключевые слова: гиперспектральные изображения
распознавание объектов изображения
сжатие гиперспектральных изображений
Располагается в коллекциях: Информационные технологии и нанотехнологии

Файлы этого ресурса:
Файл Размер Формат  
ИТНТ-2020_том 2-299-307.pdf1.03 MBAdobe PDFПросмотреть/Открыть
Показать полное описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.